AI智能摘要
当你在Jetson上为TensorRT构建Python包失败而抓狂时，可能还在硬着头皮手动链接系统包。但uv的一个隐藏参数——`--system-site-packages`，直接让虚拟环境无缝调用系统自带的TRT和OpenCV，实测零额外安装。这个技巧能省下多少重复造轮子的时间？可惜PyTorch仍需自行编译——你的其他系统包，敢不敢用这一行命令优雅复用？
— AI 生成的文章内容摘要
最近煮包的 Orin NX 更新了最新的 Jetpack7.2，但在构建 TensorRT Python 包的时候出现了问题，官方似乎删掉了build.sh 这个关键的脚本文件，在网上搜索的时候突然发现 uv 其实自带链接系统包的功能，不需要自己手动硬链接了，命令如下
uv venv .venv --python 3.12 --system-site-packages验证情况
uv run python -c "import tensorrt as trt; print(trt.__version__)"
uv run python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__); print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())"
可以看到虚拟环境并没有安装任何包，但是 trt 和 opencv 都是可用的
（但是 PyTorch 还是需要自己编译啊，因为系统不自带，需要的可以参考我之前的文章，试了一下基本都还是可用的）
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